創新與低碳政策的綠色經濟轉型效應

彭影 李士梅

［摘?要］準確評估創新與低碳政策結合的綠色經濟轉型效應對試點政策完善與推廣具有重要意義。基于中國地級城市面板數據，運用多期DID模型、固定效應模型和調節效應模型實證檢驗創新與低碳政策結合的經濟綠色轉型效應及政策協同效應，并基于數據要素流動環境視角，探究創新與低碳政策結合對數據要素流動環境與經濟綠色轉型關系的多維度調節效應。研究發現，創新與低碳政策結合更有利于推動城市綠色經濟效率提升，且存在政策協同效應，長期作用效果優于短期。調節機制表明，創新與低碳政策結合正向調節數據要素流動環境與經濟綠色轉型的關系，且正向調節作用效果持續增強。研究結論為數字經濟時代“綠色”與“創新”政策結合與完善提供有可靠證據。

［關鍵詞］綠色經濟效率；數據要素流動環境；創新型城市試點；低碳城市試點；政策結合

［中圖分類號］?F293［文獻標識碼］?A［文章編號］??1673-0461（2023）08-0069-11

一、引言

改革開放以來，中國經濟高速增長的同時產生嚴重的生態破壞、資源短缺問題。黨的十九屆五中全會明確提出，到2035年廣泛形成綠色生產生活方式，生態環境根本好轉，美麗中國建設目標基本實現。2022年11月，為應對全球氣候變化，習近平提出：“以科技創新為驅動，推進能源資源、產業結構、消費結構轉型升級，推動經濟社會綠色發展，探索發展和保護相協同的新路徑。”經濟綠色轉型是破解中國經濟高質量發展中生態難題的必然選擇，以高水平生態環境保護支撐高質量發展，讓綠色成為高質量發展最鮮明的底色。

經濟發展與生態環境、自然資源的互動關系始終是學術界關注的焦點，學術成果主要聚焦于以下幾個方面：一是經濟綠色轉型的內涵界定。WANG等（2011）提出綠色經濟是一種新型經濟發展形式，本質是實現資源節約、生態保護與經濟社會發展的多贏局面［1］。李江龍和徐斌（2018）認為綠色經濟增長需綜合考慮資源節約、生態環境改善與經濟發展之間的關系，兼顧經濟效益與可持續發展的生產方式［2］。嚴宇珺和嚴運樓（2021）基于生態城市規劃視角，提出城市經濟綠色發展包含綠色生產、綠色產業、綠色治理、綠色環境、綠色社會五個核心層面［3］。二是經濟綠色轉型的測度。已有文獻從國家、省級、城市和行業等不同層面對綠色經濟增長進行測度，一方面，基于包含環境污染的投入產出評價體系，運用三階段DEA、SBM模型等方法測算投入產出綠色效率［4-5］；另一方面，構建評價經濟綠色轉型發展的綜合指標體系，運用熵值法、主成分分析法、層次分析法等測算經濟綠色轉型綜合指數［6-7］。三是經濟綠色轉型的驅動因素。有關經濟綠色轉型影響因素的文獻研究比較豐富，從技術創新、產業結構、環境規制、外商投資、能源消費結構等多個視角探討經濟綠色轉型的驅動因素及影響機制［8-10］。

創新是加快轉變經濟增長方式的核心力量，綠色是可持續發展的重要標志，綠色發展戰略與創新發展戰略是中國經濟高質量發展的必然選擇。中國低碳城市試點與創新型城市試點是堅持綠色發展戰略與創新發展戰略的實踐，經濟綠色轉型是綠色與創新深度融合、協同發展的過程［11］。2008年，國家批準首個創新型城市試點，即深圳市，隨后陸續增設78個創新型城市（區）試點，創新型城市試點由點及面逐步擴展，歷經了“試點-推廣-趨同”的空間發展過程。2010年，首先在廣東、遼寧等5個省份和天津、重慶等8個城市開始啟動低碳城市試點，隨后于2012年和2017年增設低碳城市試點，北京、上海、南京等城市分批納入低碳城市試點范圍。其中，開展創新型城市與低碳城市雙試點的共有35個城市。近年來，學術界關于創新型城市與低碳城市試點政策有效性的評估存在兩種截然不同的觀點。一方面，部分學者認為試點政策能有效推動城市綠色經濟效率。創新型城市試點通過加強綠色技術創新，推動產業結構綠色化，進而推動經濟綠色轉型［12］；低碳城市試點通過環境規制、能源結構調整倒逼城市節能減排，以實現城市經濟綠色發展［13］。另一方面，部分學者認為試點政策反而會引發“綠色悖論”。創新型城市試點通過創新刺激促使經濟規模不斷擴大，產生能源回彈效應，對城市綠色經濟轉型存在抑制作用［14］；低碳城市試點出發點是降低碳排放，受環境規制“逐底競爭效應”的影響，環境規制也可能會出現反向作用效果［15］。此外，關于評估創新型與低碳試點政策結合有效性的研究較為罕見，創新型與低碳城市雙試點是城市創新與低碳政策結合的主要手段。基于此，本文重點探究創新與低碳政策結合是否提升城市綠色經濟效率？城市創新與低碳政策結合是否存在政策協同效應？

數字經濟時代，數據要素已成為一種新型創新要素，隨著大數據技術的廣泛應用，數據要素的創新驅動作用已不容忽視。在數字產業化階段，數字要素嵌入在經濟活動中，提供真實、準確的經濟信息，通過提高創新要素匹配效率促進城市綠色經濟效率［16］；在產業數字化階段，數據要素逐漸以獨立形態融合經濟活動中，數據要素成為聯動不同產業綠色轉型的核心紐帶。因此，數據要素并不是孤立存在的，數據要素攜帶大量真實可靠的經濟信息，其應用價值源于“流通與共享”［17］。數據要素對全要素生產率存在倍增效應，要素流動環境和要素規模效應決定要素生產率，數據要素流動環境是保障數據要素依法有序流動的基礎［18］。現階段，關于數據要素流動環境的研究聚焦在理論層面。“有效的流動”是激發數據要素潛能和充分釋放數據要素紅利的前提條件，市場在數據要素配置中具有決定性作用，但市場不是萬能的，數據要素市場化配置同時需要良好的數據要素流動環境進行保障［19］。數據要素屬于數字信息，以信息技術為支撐、制度建設為保障推動數據要素市場化交易的全過程即是數據要素市場化配置過程，新一代信息技術能有效緩解市場信息不對稱問題，數據產權制度建設保護數據要素隱私安全，規范數據要素交易和價格機制［20］。

綜上，現有文獻已為研究試點政策、數據要素流動環境與經濟綠色轉型奠定良好的理論基礎，但仍存在不足之處：一是僅從創新型城市或低碳城市單試點視角對政策效果進行評估，缺少對創新型與低碳城市政策結合有效性的研究；二是關于數據要素流動環境測度的研究尚處于探索階段，僅限于省級層面，缺失對城市層面數據要素流動環境的測度；三是鮮有研究分析創新型與低碳城市政策結合的經濟綠色轉型效應，從數據要素流動環境層面的研究更是少之又少。基于此，本文可能的邊際貢獻在于：研究方法上：運用創新型與低碳雙試點評估城市創新與低碳政策結合水平，并從數據要素開發環境、通信環境、市場環境和政府數字治理環境四個維度構建數據要素流動環境評價指標體系，運用熵值法測度城市數據要素流動環境指數。此外，通過構建經濟綠色轉型投入產出評價指標體系，采用包含非期望產出的SBM模型測算城市綠色經濟效率。研究內容上：運用多期DID模型對比分析創新低碳雙試點與單試點的經濟綠色轉型效應，并進一步探究創新與低碳政策結合對經濟綠色轉型是否存在政策協同效應。研究視角上，基于數據要素流動環境視角，一方面考察數據要素流動環境在不同試點政策下的經濟綠色轉型效應；另一方面深入研究創新與低碳政策結合對數據要素流動環境與經濟綠色轉型關系的調節效應，并從地區、創新要素投入強度和綠色創新能力層面，分析創新與低碳政策結合對數據要素流動環境與經濟綠色轉型關系調節作用的異質性影響。本文研究為數字經濟時代“綠色”與“創新”試點政策完善提供有利證據與制定思路。

二、理論梳理與研究假設

（一）創新與低碳政策結合對城市綠色經濟效率的影響機制

創新型與低碳城市試點是城市創新與低碳治理的主要手段，也是我國經濟綠色轉型過程中的制度探索，試點城市享有創新與低碳發展的政策紅利。試點政策進一步加強政府在經濟綠色轉型發展中的引領作用，通過引導創新要素流動與集聚，形成技術創新效應和結構轉型效應，進而推動經濟綠色轉型［21］。①政策引領效應。在試點政策實施過程中，地方政府根據自身實際及創新要素稟賦，引導適宜城市經濟發展的綠色轉型方向，加大綠色創新方面的引領性財政投入，加強創新要素有效集聚和改善創新環境，為城市經濟綠色轉型提供堅實的政策基礎［22］。政府通過多舉措、多途徑引領城市經濟綠色轉型，如綠色財政科技支出、綠色技術引進、綠色金融及綠色政府采購等，試點政策進一步強化政府在經濟綠色轉型中的引導作用，加快推動城市經濟綠色轉型發展。②綠色技術創新效應。解決經濟發展與環境根本手段在于綠色技術創新。一是綠色技術創新促進綠色技術升級，加快經濟生產方式綠色化轉變，使得經濟綠色化發展［23］。二是綠色技術創新通過提高傳統能源使用效率和調整能源結構顯著降低污染物及溫室氣體排放，實現經濟綠色發展。③結構轉型效應。試點政策引導產業結構綠色化變遷，重新對城市產業進行規劃布局，引導人才、資本等創新要素向低碳生態部門流動，通過產業結構高級化和合理化演變所產生的結構轉型效應促進城市農業、工業和服務業的綠色化轉型［24］。

現階段，關于試點政策研究聚焦于單試點政策效應評估，對雙試點政策效應研究較少。然而，創新型與低碳城市試點政策結合可能會對城市經濟綠色轉型產生更強的作用效果。蘇濤永等（2022）基于產業升級與綠色創新的雙視角，評估雙試點政策的碳排放效應，并指出與單試點城市相比，雙試點城市的碳減排效應更強［11］。由此提出：

假設1：創新與低碳政策結合更有助于提升城市綠色經濟效率。

假設2：創新與低碳政策結合對城市綠色經濟效率的正向作用存在政策協同效應。

（二）創新與低碳政策結合、數據要素流動環境與城市綠色經濟效率的傳導機制

數據要素流動環境對城市綠色經濟效率的驅動作用主要表現在以下兩個方面：第一，數據要素的倍增效應。數據要素作為新型創新要素為經濟增長帶來巨大價值，社會各界對數據要素的關注度不斷提升。數據要素必須進入經濟系統中，與人才、資本等要素互動、循環和相互作用，才能真正實現其價值所在。數據要素的特殊性在于其對其他創新要素的乘數效應，數據要素與其他創新要素深度融合帶來經濟的成倍增長［25］。數據要素驅動綠色創新，大數據技術的應用與推廣誘發持續性交互創新，進而促進經濟長期持續高效率增長。數據要素的倍增效應是經濟高質量發展的動力源泉，數據要素流動環境是保障數據要素倍增效應得以充分釋放的前提基礎。第二，數據要素流動環境的空間關聯效應。一方面，數據要素流動依托于現代互聯網技術，有效緩解市場信息不對稱問題，縮短數據要素、綠色知識技術流動與共享時間，大幅降低數據要素流動成本［26］。此外，數據要素流動環境對其他創新要素流動起到有序引導作用，提高城市和產業之間創新要素匹配效率，產生創新資源錯配減緩效應，通過數據要素與其他創新要素的多要素合成效應促進城市綠色經濟效率［27］。另一方面，數據要素流動環境有序引導其他要素流動，通過創新要素空間集聚引發規模經濟效應，降低綠色創新成本，提升城市綠色技術創新水平［28］。創新集聚加強區域間異質性綠色創新主體的交流與合作，促進綠色技術、綠色知識的自由流動，經濟綠色增長的空間溢出效應進一步推動區域經濟綠色轉型協調發展。

數字經濟時代，創新與低碳政策結合不僅具有以上直接的經濟綠色轉型效應，還通過改善數據要素流動環境間接影響城市綠色經濟效率。試點政策進一步加快數字信息基礎設施建設，推進數據要素市場基礎性制度的構建和完善，有利于試點城市形成良好的數據要素流動環境。一方面，信息基礎設施建設打破城市間空間壁壘，壓縮創新要素流動的時間成本，加快區際間綠色技術合作與轉移，增強城市間空間關聯。寬帶網絡是支撐數據要素流動的核心信息基礎設施，也是提升數字技術競爭力的重要引擎，數據要素流動依托于寬帶網絡，全面推進寬帶網絡建設有利于充分釋放數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應。另一方面，當前數據要素市場存在隱私安全隱患、數據產權界定模糊及價格與交易機制不健全等問題。陳兵（2022）認為明確數據要素產權歸屬是數據要素有序流動的前提，公平競爭的市場環境是數據要素市場化配置的基礎，但市場調節作用也會“失靈”，在數據要素市場“有效建設”中，推進“有效市場”和“有為政府”的深度結合，充分利用“有為政府”的保障性作用，營造公平、安全及有序競爭的數據要素流動環境［29］。因此，創新與低碳政策結合通過數字信息基礎設施完善和數據要素市場制度構建改善數據要素流動環境，最終促進城市綠色經濟效率。由此提出：

假設3：數據要素流動環境對城市綠色經濟效率具有積極影響。

假設4：城市創新與低碳政策結合通過有效改善數據要素流動環境對城市綠色經濟效率產生正向調節作用。

三、研究設計

（一）模型構建

1多期DID模型

本文將創新型與低碳城市雙試點政策作為準自然實驗，通過多期DID模型實證檢驗雙試點政策的經濟綠色轉型效應。其中，雙試點城市為實驗組，未試點城市視為對照組，以政策具體實施年份為時間節點，量化評估雙試點政策對城市綠色經濟效率的凈效用。多期DID模型設定如式（1）：

GTFPit=α0+α1didit+α2Xit+μi+vt+εit（1）

式（1）中，GTFPit為城市綠色經濟效率，didit為創新型與低碳城市雙試點的虛擬變量，若i城市第t年實施試點政策，則i城市第t年及以后年份指標取值為1，反之取值為0；Xit為控制變量，μi和vt分別為個體固定和時間固定效應，εit為隨機干擾項。

2固定效應模型

本文運用固定效應模型檢驗數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應，模型設定如式（2）：

GTFPit=β0+β1dflit+β2Xit+μi+vt+εit（2）

式（2）中，dflit為城市數據要素流動環境，β1為數據要素流動環境對城市綠色經濟效率的回歸系數。

3調節效應模型

基于數據要素流動環境視角，進一步探究雙試點政策對城市綠色經濟效率的影響。在模型（2）基礎上，引入雙試點政策虛擬變量及其與數據要素流動環境交叉項，評估雙試點政策對數據要素流動環境與經濟綠色轉型效率關系的調節作用。模型設定如式（3）：

GTFPit=γ0+γ1dflit+γ2didit+γ3didit×dflit

+γ4Xit+μi+vt+εit（3）

式（3）中，dflit為數據創新要素流動環境，γ3為雙試點政策調節效應回歸系數。

（二）變量選取

1被解釋變量：城市綠色經濟效率

綠色經濟發展是一種可持續的經濟增長模式，其主要目標是實現資源、經濟和環境的協調發展。綠色經濟發展模式的推廣和實踐有助于實現經濟的可持續發展和環境保護的雙重目標。在此背景下，綠色經濟效率被引入作為衡量綠色經濟發展的代理變量。該指標考慮能源、經濟和環境等多個投入產出變量，并能夠避免主觀指標選擇的干擾，從而具有客觀性［30］。綠色經濟效率的提高可以實現經濟的增長和環境質量的提升之間的平衡。此外，綠色經濟發展強調生態環境容量和資源承載力，旨在經濟發展過程中減少能源消耗和污染物排放。因此，運用綠色經濟效率衡量綠色經濟發展水平更為適用。參考余奕杉等（2021）指標選取方法，將勞動力投入、資本投入和能源投入設定為投入指標，經濟產出為經濟綠色轉型的期望產出，環境污染則為非期望產出［31］。如表1所示，在投入指標測算上，勞動力投入用城市年末單位從業總人數測度；借鑒張軍等（2004）的做法，資本投入用以2003年為基期固定資產存量表示；由于當前官方統計能源消耗數據中，僅公布部分城市的能源消耗總量數據，難以獲取全部數據，全社會用電總量能夠在一定程度上反映城市能源消耗水平，故以全社會用電量表征城市能源投入水平［32］。期望產出方面，經濟產出以2003年不變價的城市實際GDP表示。非期望產出方面，選取工業廢水排放量、工業二氧化硫排放量和工業煙粉塵排放量表示，采用熵值法測算環境污染綜合指數。運用MAXDEA70軟件，選擇規模報酬不變、產出導向、包含非期望產出的SBM模型測算，并將結果轉化為以2003年為基期的累計增長指數。

2核心解釋變量：創新與低碳政策結合水平

本文運用創新型與低碳城市雙試點政策評估城市創新與低碳政策結合程度。由于創新型城市試點與低碳城市試點實施年份不同，試點城市分別于2010年、2012年、2013年和2017年分批成為雙試點城市。其中，2010年12個，2012年9個，2013年3個，2017年11個，雙試點城市共計35個。既是創新型城市試點也低碳試點城市試點在政策啟動當年及以后年份賦值為1，其余為0。

3控制變量

本文對以下影響城市綠色經濟效率的因素進行控制：①經濟發展水平（Pgdp），用人均國內生產總值衡量。②基礎設施發展水平（Inf），用公路、鐵路和航空客運量總和占各地區總人口的比重表示。③城市人口規模（Ups），以年末總人口數表征。④財政支出（Gov），用一般公共預算支出占城市GDP比重測度。⑤市場化水平（Mar），用城鎮私有部門從業人員數與城鎮總從業人員數之比表示。⑥對外開放水平（Open），以進出口貿易總額占地區GDP比重表征。

4其他變量：數據要素流動環境

本文通過構建數據要素流動環境綜合指標體系評價城市數據要素流動環境的優良程度，參考李治國和王杰（2021）的研究，從數據要素開發環境、通信環境、市場環境和政府數字治理環境四個維度，運用熵值法測算數據要素流動環境綜合指數［33］。表2為數據要素流動環境評價指標體系，數據要素開發環境用國際互聯網用戶數、移動電話年末用戶數和信息技術服務三個指標度量，信息技術服務水平用信息傳輸、計算機服務和軟件業從業人員數表征；以電信業務總量和郵電業務總量測度城市通信環境；由于數據要素流動具有“趨利性”，同時加大對數據要素的保護力度，才能夠促進數據要素的有效共享和流通，選取城市企業平均利潤水平和專利授權數測度數據要素流動的市場環境；參考陳詩一和陳登科（2018）的研究，政府工作報告中與數據、數字化相關詞匯出現頻數能在一定程度上反應政府數字治理力度，本文共選取87個相關詞匯①在城市政府工作報告中出現詞頻數占比作為衡量政府數字治理的代理變量［34］。

（三）數據說明

考慮到部分指標數據的可獲取性，本文基于2004—2019年中國280個地級以上城市的面板數據，評估創新與低碳政策結合對城市綠色經濟效率的影響。綠色專利申請數來源于國家專利產權局數據庫，根據WIPO綠色專利清單和國際分類編碼，將數據匹配到城市層面。其他數據來源于《中國環境統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》、CNRDS數據庫及各省份政府工作報告，但在運用python爬蟲政府報告進行詞頻分析中，通過數據篩選和整理，僅爬蟲到2010—2019年221個地級以上城市數字化政府治理詞頻分析數據。因此，在數據要素流動環境指數的研究中，剔除少數數據缺失嚴重的城市，并利用線性插值法補齊部分城市缺失數據，選取2010—2019年221個地級以上城市的面板數據進行分析。

四、實證結果分析

（一）基礎回歸結果

為檢驗假設1，本文基于2004—2019年中國280個地級以上城市的面板數據，運用包含時間固定和個體固定效應的雙固定效應模型進行回歸估計，估計結果如表3所示。需要指出的是，由于政策作用效果可能存在滯后性，故將被解釋變量滯后1期處理，體現為雙試點政策對城市綠色經濟效率的短期效應和考慮時間滯后的長期效應。與此同時，為對比分析單試點政策的經濟綠色轉型凈效應，在創新型城市單試點回歸估計中，剔除低碳試點城市樣本，在低碳城市單試點回歸估計中，剔除創新型試點城市樣本。第（1）和（2）列為雙試點政策對城市綠色經濟效率的回歸結果，第（3）、（4）列和第（5）、（6）列分別為創新型城市單試點、低碳城市單試點政策對城市綠色經濟效率的估計結果。結果顯示，從短期效應看，三種類型的試點政策均對城市綠色經濟效率產生顯著的正向影響，但雙試點城市的影響系數更大，意味著雙試點城市對城市綠色經濟效率的作用效果更強；從長期效應看，雙試點政策與創新型單試點政策對經濟綠色轉型效率的回歸系數顯著為正，而低碳城市單試點對經濟綠色轉型效率產生負向作用。

上述結果表明：第一，雙試點政策對城市綠色經濟效率產生積極的短期效應和長期效應，雙試點政策作用效果具有持續性，但短期效應更為顯著，長期效應有所減弱；第二，創新型城市單試點與低碳城市單試點對城市綠色經濟效率均具有正向短期效應，且創新型單試點政策的長期作用效果更好。

（二）穩健性檢驗

1平行趨勢檢驗

上述研究初步驗證了雙試點政策存在經濟綠色轉型效應，但滿足平行趨勢假設是多期DID模型的前提條件，本文在試點政策啟動年份前后分別設置6個年份的虛擬變量，構成雙試點政策實施之前6年、實施年份、實施之后6年的年份虛擬變量，并將其納入回歸模型中進行估計，圖1為平行趨勢檢驗結果。結果表明：在雙試點政策啟動前，估計系數置信區間包含0，說明雙試點政策實施前，處理組和控制組經濟綠色轉型效率的變動特征滿足平行趨勢檢驗假設；在政策實施之后，經濟綠色轉型效率的估計系數為正值且置信區間內不包含0，說明雙試點政策實施后確實對城市綠色經濟效率產生顯著的推動作用。此外，從系數值變動情況看，隨著試點政策的深入推進，經濟綠色轉型效率估計系數雖然存在小幅波動，但整體呈現出遞增態勢，表明雙試點政策對經濟綠色轉型效率的促進作用存在持續增強的演變特征。

圖1?平行趨勢檢驗

2安慰劑檢驗

為準確判斷回歸結果顯著性是由試點政策作用，而非其他隨機因素影響導致，運用安慰劑檢驗創新型與低碳城市雙試點政策的綠色經濟效應是否由其他隨機因素導致。第一，隨機生成創新型與低碳雙試點城市35個；第二，隨機生成雙試點政策啟動時間；第三，對抽取數據重復500次回歸模擬，根據500次政策回歸系數繪制核密度函數，圖2為雙試點政策回歸系數的概率密度圖。結果表明：基準回歸結果（虛線）位居右側，大部分數值位于虛線左側，僅有少數回歸系數位于虛線右側，因此排除其他隨機因素干擾，基準回歸結果穩健。

圖2?安慰劑檢驗

3PSMDID檢驗

由于城市個體差異也可能導致回歸結果存在偏誤，運用傾向匹配得分法進行檢驗，以緩解試點政策設立帶來的個體差異問題。在鄰近匹配后，重新進行多期DID估計，表4中第（1）列為PSMDID檢驗結果。結果顯示did回歸系數顯著為正，說明雙試點政策結合的經濟綠色轉型效應存在，證實基準回歸結果是可靠的。

4排除異常值干擾檢驗

在回歸分析中，極端異常值存在會干擾回歸結果的穩健性。個別城市創新要素投入水平高、創新基礎環境優越，綠色創新能力遠高于其他城市，而部分城市綠色創新能力極低，這兩種極端情況都會干擾回歸結果，導致“偽回歸”的出現。因此，對樣本進行1%的雙側縮尾處理，表4中第（2）列為排除極端異常值干擾的檢驗結果。結果顯示，did估計系數顯著為正，證明回歸結果未受到異常值干擾。

5替換被解釋變量檢驗

在基準模型中運用綠色全要素生產率衡量城市綠色經濟效率，城市綠色創新產出也能反映城市綠色經濟效率程度，運用城市綠色專利申請數替換原被解釋變量。由于部分城市在某些年份綠色專利申請數為0，對城市綠色專利申請數加1后取對數處理，重新進行回歸，表4中第（3）列為替換被解釋變量的穩健性檢驗結果。從中可見，替換被解釋變量后，雙試點政策依然存在經濟綠色轉型效應。

6控制省份時間趨勢

在試點城市設立過程中，各省份均會出臺推動本省綠色創新發展的支持政策，政策支持力度不同，對經濟綠色轉型的作用效果不同。因此，在基準模型基礎上引入時間和省份交互項，控制省份時間變動趨勢。表4中第（4）列為控制省份時間趨勢的檢驗結果。結果顯示，在控制省份時間固定效應后，did的影響系數依然顯著為正，進一步驗證雙試點政策的經濟綠色轉型效應存在。

7動態面板GMM模型

遺漏變量、雙向因果關系等可能會帶來內生性問題，動態GMM模型是緩解此類內生性問題的有效方法，表4中第（5）列為動態GMM檢驗結果。從中得出，經濟綠色轉型效率滯后項回歸系數顯著為正，表明城市綠色經濟效率受前期影響較大，did的回歸系數在10%水平下顯著為正，進一步支持本文研究結論。

（三）政策協同效應檢驗

上述研究已表明雙試點政策具有經濟綠色轉型效應。為進一步探討政策的協同效應（即檢驗假設2），按照政策實施時間將樣本劃分為政策同時實施、先創新型城市試點后低碳城市試點和先低碳城市試點后創新型城市試點三種類型分別進行回歸估計。表5為政策協同效應的檢驗結果，第（1）和（2）列為雙試點政策同時實施的回歸結果，第（3）和（4）列為先創新型城市試點后低碳城市試點的回歸結果，第（5）和（6）列為先低碳城市試點后創新型城市試點的回歸結果。結果顯示雙試點政策同時實施對經濟綠色轉型效率及一階滯后項的影響系數為正，且一階滯后項回歸系數更大。先創新后低碳城市試點政策僅對當期城市綠色經濟效率產生顯著的正向影響，且影響系數高于政策同時實施的情況。先低碳后創新城市試點政策對城市綠色經濟效率無顯著影響。

由此得出：創新型城市試點與低碳城市試點對城市綠色經濟效率存在政策協同效應，雙試點政策同時實施對城市綠色經濟效率存在短期效應和長期效應，且政策長期作用效果持續增強。先創新后低碳城市試點政策雖短期作用效果更強，但政策長期效應缺乏可持續性。

五、拓展性討論

（一）數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應檢驗

1數據要素流動環境的動態特征

圖3為2010—2019年中國各地區數據要素流動環境年度均值變動趨勢圖。全國層面上，中國數據要素流動環境呈逐年遞增態勢，綜合指數從016增長到037，2013年以后全國數據要素流動環境綜合指數增長幅度更大，但整體水平有待于進一步提升；地區層面上，東部地區數據要素流動環境綜合指數最高，中部次之，西部最低，東部數據要素流動環境綜合指數增長幅度最大，從018上升為045，且東部地區與中西部地區之間的差距在2013年以后呈逐年擴大趨勢。總體而言，數據要素流動環境地區差異顯著，整體水平有待于持續增強。

圖3?中國各地區數據要素流動環境的動態特征

2數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應檢驗結果

為檢驗假設3，本文基于2010—2019年221個地級以上城市的面板數據進行回歸分析。如表6所示，第（1）和（2）列分別為不加入控制變量和加入控制變量的固定效應回歸結果，數據要素流動環境對城市綠色經濟效率的估計系數均顯著為正，表明數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應存在。第（3）～（6）列分別為雙試點城市、無試點城市、創新型城市單試點和低碳城市單試點的回歸結果，為精確分析試點城市的凈效應，在雙試點城市中，僅保留既是創新型城市也是低碳型城市樣本，在無試點城市中僅保留既不是創新型城市也不是低碳城市的樣本，在創新型試點城市中剔除雙試點城市和低碳試點城市樣本，在低碳試點城市中提出雙試點城市和創新型試點城市樣本。由（3）～（6）列結果得出，在雙試點城市、無試點城市及低碳單試點城市中，數據要素流動環境均對城市綠色創新發展存在顯著的正向作用，而在創新型單試點城市中，數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應不顯著。

（二）創新與低碳政策結合的調節效應檢驗

數字經濟時代，雙試點政策實施環境已發生變化。為檢驗假設4，本文基于數據要素流動環境視角，引入創新型與低碳城市政策結合與數據要素流動環境交叉項，運用調節效應模型探討創新與低碳政策結合對數據要素流動環境與城市綠色經濟效率效應關系的調節效應。表7是雙試點政策結合調節效應的檢驗結果，第（1）和（2）列分別為未加入控制變量和為控制時間效應的回歸結果，交叉項系數顯著為正，表明在創新型與低碳城市政策的調節作用下，數據要素流動環境對城市綠色經濟效率依然存在顯著的正向影響。第（3）列為無滯后項的固定效應檢驗結果，交叉項對經濟綠色轉型效率的影響系數為0442，且交叉項系數明顯大于數據要素流動環境影響系數，表明短期內雙試點政策對數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應存在顯著的正向調節作用，并且在雙試點政策調節作用下，數據要素流動促進城市綠色經濟效率提升的作用效果更加明顯。第（4）和（5）列分別為被解釋變量滯后1期和滯后2期的回歸結果，滯后1期的交叉項系數不顯著，滯后2期的交叉項系數顯著為正，且影響系數更大，表明雙試點政策對數據要素流動環境與城市綠色經濟效率的正向關系存在長期調節效應。總體而言，在創新與低碳政策結合的調節作用下，數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應顯著提升，且長期作用效果持續增強。

（三）異質性分析

1地區異質性檢驗

按照行政區域將221個樣本城市劃分成東部、中部和西部三個樣本區間，分別進行回歸估計。由表8可知，在雙試點政策調節作用下，從短期效應看，東部地區交叉項與數據要素流動環境回歸系數在1%水平下顯著為正，且交叉項系數明顯高于數據要素流動環境系數，表明受雙試點政策影響，東部地區數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應更加明顯；而中部地區和西部地區交叉項系數不顯著，原因在于：中部和西部地區數據要素流動環境綜合指數相對較低，數據要素流動環境對城市綠色經濟效率尚未形成有效的驅動作用。從長期效應看，東部與中部地區交叉項回歸系數為正，意味著雙試點政策對東部與中部地區數據要素流動環境與經濟綠色轉型效率正相關關系的調節作用存在長期效應。

2創新要素投入強度異質性檢驗

在創新型與低碳城市雙試點政策實施過程中，政府通過有序引導創新資源流動，優化創新要素空間配置，從而提升城市綠色經濟效率。但是，一方面城市綠色創新發展以創新要素投入為物質基礎，雙試點城市創新要素投入水平不同政策實施效果可能存在異質性；另一方面城市綠色創新能力直接影響城市綠色經濟效率。因此，創新要素投入和綠色創新能力是影響雙試點政策調節效應的主要因素。創新要素投入主要包括人才創新要素投入和資本創新要素投入，分別用城市科研、技術服務和地質勘查業從業人員數和科學支出總額表征，綠色創新能力用城市綠色專利申請數表示，并根據人才創新要素投入、資本創新要素投入、綠色專利申請數樣本年度均值，將其分別劃分為“高”和“低”兩組分別進行估計。由表9可知，在雙試點政策影響下，從城市創新要素投入看，高人才創新要素投入交叉項系數不顯著，低人才創新要素投入交叉項系數顯著為正，高資本創新要素投入交叉項的影響系數顯著高于低資本創新要素投入城市，均通過顯著性檢驗；從城市綠色創新能力看，高綠色創新能力城市對經濟綠色轉型效率具有顯著的正向影響，而低綠色創新能力城市無顯著影響。

由此得出，受創新要素投入強度和城市綠色創新能力影響，創新與低碳政策結合對數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應存在異質性調節作用。第一，人才創新要素投入強度對創新與低碳政策結合調節效應的差異化影響較大，在低人才創新要素投入的試點城市影響更明顯；第二，受資本創新要素投入強度影響，創新與低碳政策結合調節效應的異質性影響較為顯著，即資本創新要素投入越大，創新與低碳政策結合對城市綠色經濟效率效應的促進作用越高；第三，創新與低碳政策結合對高綠色創新能力城市數據要素流動環境的經濟綠色轉型效應具有顯著的促進作用，對低綠色創新能力城市的驅動作用尚未形成。

六、研究結論與政策啟示

本文將分批啟動的創新型城市與低碳城市雙試點政策結合視為一次準自然實驗，基于2004—2019年中國280個城市的面板數據，采用雙重差分法檢驗雙試點政策的經濟綠色轉型效應，并基于數據要素流動環境視角，深入探究析雙試點政策對數據要素流動環境與城市綠色經濟效率關系的調節作用。研究發現：①雙試點政策更有助于提升城市綠色經濟效率，并存在短期效應和長期效應，短期效應更為顯著，長期效應有所減弱。②雙試點政策對城市綠色經濟效率存在政策協同效應，雙試點政策同時實施對城市綠色經濟效率存在明顯的正向作用，且政策長期作用效果更好。③在雙試點城市、無試點城市及低碳單試點城市中，數據要素流動環境顯著推動城市綠色經濟效率，而在創新型單試點城市中，數據要素流動環境對城市綠色經濟效率無顯著影響。④調節機制表明，雙試點政策對數據要素流動環境與城市綠色經濟效率關系均存在正向調節效應，且正向調節作用的長期作用效果持續增強。

上述研究表明，創新與低碳政策結合更有助于城市綠色經濟效率，并且創新與低碳政策結合通過改善數據要素流動環境對城市綠色經濟效率存在短期效應和長期效應，長期作用效果更為顯著。研究結論的政策啟示如下：首先，政府應繼續擴大創新型與低碳城市試點范圍，注重區域“創新發展”與“綠色發展”的政策協調性，構建區域綠色創新發展新機制。政府部門需要加強科學管理水平，破除制約綠色發展和創新發展的體制機制障礙，加強政府對數據要素市場引領作用的重視程度，引導人才、資本、數據等創新要素自由流動，避免創新要素擁擠造成的資源浪費。其次，健全數據要素流動的基礎性制度，規范數據要素定價與交易機制，構建良好的數據要素流動環境，強化高質量數據要素供給。數據要素交易和流通需要完善的法律制度作為支撐和保障，政府部門和立法機構應基于數據要素交易市場現狀，做好頂層設計，明確不同類型數據要素權屬邊界，制定合理的價值評估和定價機制，規范數據交易市場秩序，保障數據要素信息安全。再次，優化完善信息網絡基礎設施，促進數據要素市場化流通，逐步推進數據要素全國統一大市場建設。數據要素供給和流動依托于信息網絡設施，信息網絡基礎設施水平直接決定數據要素的供給規模和流動速度，加快5G網絡基礎設施建設和推廣，加強衛星互聯網建設，建立多層次、高水平數據開發利用機制，保障高質量數據要素供給。最后，搭建全國一體化數據交易平臺，打破區域數據要素流通壁壘，構建標準化數據市場交易規則和制度，規范數據要素交易流程，有序推進數據要素市場流通與共享，充分釋放數據要素的動力和紅利。

［注?釋］[KH*2D]

①

相關詞匯：數字化、數據中心、數據庫、數據共享、數據質量、數據管理、數據服務、數字家庭、數據安全、數據交換、公共數據、數據處理、數據分析、數據通道、數據系統、數據備份、寬帶數據、數字信息、數據傳輸、數據平臺、數字通信、數字科學、數字控制、數字技術、數字終端、數字營銷、大數據、云計算、云IT、云生態、云服務、云平臺、區塊鏈、物聯網、機器學習、互聯網、網絡、網購、網點、網上交易、淘寶網、網商、寬帶網、網建、政府網、交易網、網上支付、網上貿易、Internet、O2O、B2B、C2C、B2C、C2B、信息化、兩網化、通信化、智能、數控、工業云、未來工廠、線上、電子商務、電商、郵電通訊、電子政務、電子信息、信息技術、信息產業、信息系統、信息管理、信息網、信息安全、信息中心、信息流、信息工程、信息業、電信業、無線通信、通信工程、國家信息中心、信息科學、衛星通信、信息共享、信息集成、信息軟件、信息終端。

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Green?Economy?Transition?Effects?of?Innovation?and?Lowcarbon?Policies

—Based?on?the?Environmental?Perspective?of?Data?Element?Flows

Peng?Ying，Li?Shimei

（School?of?economics，?Jilin?University，?Changchun?130012，?China）

Abstract：???Accurately?assessing?the?green?economy?transition?effect?of?the?combination?of?innovation?and?lowcarbon?policies?is?of?great?significance?for?the?improvement?and?promotion?of?pilot?policies.?Based?on?the?panel?data，?this?paper?uses?the?multiperiod?DID?model，?fixed?effect?model?and?moderation?effect?model?to?empirically?test??the?economic?green?transformation?effect?and?the?policy?synergy?effect?of?the?combination?of?innovation?and?lowcarbon?policies.?From?the?perspective?of?data?factor?flow?environment，?the?multidimensional?moderating?effect?of?combining?innovation?and?lowcarbon?policies?on?the?relationship?between?data?factor?flow?environment?and?economic?green?transformation?is?explored.?The?study?found?that?the?combination?of?innovation?and?lowcarbon?policies?is?more?conducive?to?promoting?the?green?transition?of?urban?economy，?and?there?are?policy?synergies.?Moreover，?the?longterm?effect?is?better?than?the?shortterm?effect.?The?adjustment?mechanism?shows?that?the?combination?of?innovation?and?lowcarbon?policies?positively?adjusts?the?relationship?between?the?flow?environment?of?data?elements?and?the?green?transition?of?the??economy.?The?positive?adjustment?effect?continues?to?increase.?The?research??conclusions?provide?reliable?evidence?for?the?improvement?of?the?combination?of?“green”?and?“innovation”?policies.

Key?words：green?economy?efficiency;?data?element?flow?environment;?pilot?innovative?city;?pilot?lowcarbon?city;?policy?combination

（責任編輯：張夢楠）